tf_train_shuffle_batch函数解析: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/77679964
选自Matrices.io 作者:Florian Courtial 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的,但是这种深度学习框架的大多数功能只在 Python API 上才方便使用。 当我写上一篇文章的时候,我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络(DNN)。在实践中,我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。 注意,使用外部操作(exotic operations)训练神经网络是不可能
结果好长,给出关键的部分: INFO:tensorflow:Saving evaluation summary for step 12001: accuracy = 0.966667, loss = 0.461221 Accuracy: 0.966667
而在tensorflow中提供多线程,并行的执行任务,队列(数据的共享),文件(tfrecords)的方式读取数据。来提高解析速度。
ensorflow 如何读取数据 tensorflow有三种把数据放入计算图中的方式: 通过feed_dict 通过文件名读取数据:一个输入流水线 在计算图的开始部分从文件中读取数据 把数据预加载到一
!!!num_epochs=None,不指定迭代次数,这样文件队列中元素个数也不限定(None*数据集大小)。
作者|Florian Courtial 译者|Debra 编辑|Emily AI 前线导读:训练神经网络是一件十分复杂,难度非常大的工作,有没有可能让训练的过程简单便利一些呢?有人突发奇想,尝试仅仅使用 TensorFlow C ++ 来进行这项工作。这样做的效果如何呢?我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。 更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”,(ID:ai-front) 正如你所知,TensorFlow(TF)的
作者:何之源 转载自知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中,作者详细介绍了TensorFlow Time Series(TFTS)库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣,量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/Tensor
前面对TensorFlow的多线程做了测试,接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。数据流如下图所示: 首先,A、B、C三个文件通过RandomShuffle进程被随机加载到Fil
我们将 csv 文件中的真实 Tensile 值放在第一列,将使用 tf.train.batch 函数得到的 Tensile 和 no 分别放在第二列和第三列
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在此前发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块(源码地
你可能知道TensorFlow的核心是用C++构建的,然而只有python的API才能获得多种便利。 当我写上一篇文章时,目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN(深度神经网络),然后仅使用CuDNN。从我入手TensorFlow的C ++版本开始,我意识到即使对于简单DNN来说,也有很多东西被忽略了。 文章地址:https://matrices.io/deep-neural-network-from-scratch/ 请记住,使用外部运算训练网络肯定是不可能的。你最可能面临的错误
本文主要参考 Tensorflow on Hadoop,在 TenC 弹性计算平台做一个 Tensorflow 读取 TenC HDFS 的例子。
选自Matrices.io 作者:Florian Courtial 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 目前流行的深度学习框架 TensorFlow(TensorFlow 中文官方公众号已于月初发布) 是以 C++为底层构建的,但绝大多数人都在 Python 上使用 TensorFlow 来开发自己的模型。随着 C++ API 的完善,直接使用 C++来搭建神经网络已经成为可能,本文将向你介绍一种简单的实现方法。 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的,但是这种深度学习框架的大多数
正文之前,小梦先来说说什么是TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的第二代人工智能学习系统,可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学 习领域。TensorFlow可运行的设备非常广泛,小到一部智能手机。大到数千台数据中心服务器,都可以运行TensorFlow。而且呢,TensorFlow是开 源,这会大大降低深度学习在各个行业中的应用难度。 TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低,只要你有Python和机器学习基础,入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持
学习资料: https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn 对应的中文翻译: http://studyai.site/2017/03/06/%E3%80%90Tensorflow%20r1.0%20%E6%96%87%E6%A1%A3%E7%BF%BB%E8%AF%91%E3%80%91%E9%80%9A%E8%BF%87tf.contrib.learn%E6%9D%A5%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%87%
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块,以下简称为TFTS)。TFT
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
前言:在我们做图像识别的问题时,碰到的数据集可能有多种多样的形式,常见的文件如jpg、png等还好,它可以和tensorflow框架无缝对接,但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式,这就给程序的编写带来一定麻烦。
史上最长春假结束,全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰,我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人,对于防疫工作来说,是个头大的问题。
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”,会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http://t.cn/Rpvepai)已经和 TF 1.0 版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中,引入了一个 Ten
AI 科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI 科技评论获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了,并且其他的项目使用的方法也各有不同,比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型。 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器,可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供数据: 我们的示例模型 为了探索这些功能,我们将构建一个模型并向您显示相关的代码段。完整
今天我们就用这份数据,根据新车报价,行驶里程,上牌时间,排量,变速箱,排放标准这些字段,对交易价做一个预测分析。
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因,在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习,大家使用的都是win系统的电脑,故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式。 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括
本文基于 2021 “AI Earth”人工智能创新挑战赛-AI助力精准气象和海洋预测,梳理了时间序列赛事的实践和分析过程,提供了完整baseline方案。
作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用Te
TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlow作为授课和
是骡子是马拉出来溜溜就知道,一个模型好还是坏,放在全新的测试集上去测试下就知道了,根据模型测试的结果我们才能衡量模型的泛化性、稳定性等指标如何,从而方便我们根据测试的反馈去进行调参优化模型。
众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包:
这里我们分别使用两种不同的代码,读取 csv 文件中的数据。我们观察这两种方式读取的数据有什么不同。源程序文件下载[1]test_tf_train_batch.csv[2]
本文介绍了如何用 TensorFlow 实现手写数字识别(MNIST 数据集)的模型训练和推理过程。首先介绍了 TensorFlow 的安装和配置过程,然后详细讲解了如何使用 TensorFlow 创建一个简单的神经网络模型,并使用 TensorFlow 的 API 进行模型训练和推理。最后,文章对 TensorFlow 的扩展和定制进行了简单的介绍,并使用 TensorFlow 的预测结果对数字进行识别。
Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
导语:虽然已经发过很多篇关于Tensorflow的入门推文了,不过我觉得有的读者应该是处于门外汉的状态,何不趁此就开始自己动手走一遍呢?另外再次感谢支持小编上课的小伙伴们,在本日同篇推文附上榜单。 TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。 与Caffe、Theano、Torch、MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是
Hadoop生态大数据系统分为Yam、 HDFS、MapReduce计算框架。TensorFlow分布式相当于MapReduce计算框架,Kubernetes相当于Yam调度系统。TensorFlow
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
随着对计算机视觉的用例日益增长的兴趣,例如无人驾驶汽车,面部识别,智能交通系统等,人们希望建立定制的机器学习模型以检测和识别特定对象。
Python优越的灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一,尤其是对数据科学家而言。这在很大程度上是因为使用Python处理大型数据集是很简单的一件事情。
今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。用excel看了下,关系不是很明显,平方,log都不是很明显,挨着试也不是办法,所以停下来理了理思路。
最近由于研究方向的更换,接触到了目标检测(Object Detection)领域,觉得很有意思,并且阅读了该方向的相关经典文献,包括Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLO以及RetinaNet等。复现别人代码并且能够得到在公开数据集上和原作者相近甚至相同的实验结果对于我们做研究甚至以后的工作来说是至关重要的。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
上两篇文章我们介绍了numpy函数一些基本用法,以及其扩展函数的用法。在这里介绍一下numpy库来进行文件的读写。
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值(Comma-Separated Values,CSV,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本)。纯文本意味着该文件是一个字符序列,不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成,记录间以某种换行符分隔;每条记录由字段组成,字段间的分隔符是其它字符或字符串,最常见的是逗号或制表符。通常,所有记录都有完全相同的字段序列。
本文介绍了如何使用TensorFlow进行时间序列预测,包括基于ARIMA的模型和基于LSTM的模型。首先介绍了TensorFlow Time Series模块,然后通过一个例子演示了如何使用该模块进行时间序列预测。最后介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。
2021 “AI Earth” 人工智能创新挑战赛,以 “AI 助力精准气象和海洋预测” 为主题,旨在探索人工智能技术在气象和海洋领域的应用。
【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
按照以下步骤设置Arduino IDE应用程序,该应用程序用于将推理模型上载到您的电路板,并在下一节中从电路板下载培训数据。因为我们需要在Arduino IDE中下载和安装特定的板和库,所以比使用Arduino Create web editor要多几个步骤。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当今科技领域中的一项巨大的创新,它正在深刻地改变着各行各业,其中医疗领域是一个备受关注的领域。医疗健康是人工智能有望实现伟大突破的领域之一。从辅助医生进行精确诊断到加速新药研发,AI在医疗领域展现了广泛的应用前景。本文将深入探讨人工智能在医疗领域的创新,重点从诊断到治疗两个方面进行分析,同时我们还将介绍一些相关的代码示例以便更好地理解这些创新。
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